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基于聚类混合采样与PSO-Stacking的车载CAN入侵检测方法 被引量：3
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作者 孙扬威 戚湧 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期138-145,共8页
随着信息技术的快速发展以及智能网联汽车的日渐普及,由网络入侵引起的车联网安全事件正在逐年增加。针对车联网中车载控制器局域网络(CAN)存在的网络攻击问题,提出一种改进的车载CAN入侵检测方法。考虑到车载CAN中数据流量较大且各类... 随着信息技术的快速发展以及智能网联汽车的日渐普及,由网络入侵引起的车联网安全事件正在逐年增加。针对车联网中车载控制器局域网络(CAN)存在的网络攻击问题,提出一种改进的车载CAN入侵检测方法。考虑到车载CAN中数据流量较大且各类别数据比例失衡,提出一种聚类混合采样方法来平衡数据,对于流量较大的数据,在聚类后进行欠采样以去除冗余,对于流量较小的数据,使用SMOTE方法合成数据。合并上述两部分数据并使用Tomek Links算法进行数据清洗。使用基于Gini系数的GBDT特征选择方法计算特征重要性,删除重要程度较低的特征以实现数据降维。在此基础上,使用粒子群优化算法对Stacking模型中的基学习器和元分类器进行调优,使用优化后的基学习器和元分类器构建Stacking模型并完成入侵检测。实验结果表明,该方法在主流车载CAN入侵数据集上的检测准确率为98.18%,优于常见的ANN、KNN、SVM、MTHIDS及MGA-DTC模型,且对DoS、Fuzzy等类别样本的检测精确度较高,漏报率较低,体现出较好的先进性和实用性。 展开更多
关键词 车联网安全 聚类混合采样 粒子群优化算法 Stacking模型 车载CAN入侵检测 GINI系数
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